Qwen2.5-Math-7B-Instruct — Alibaba’ning matematik masalalarni yechish uchun ko‘rsatmalarga moslashtirilgan 7B modeli. U matnli masalani olib, yozma yechim yaratadi. Qwen2.5-Math turkumi ingliz va xitoy tillaridagi matematikaga qaratilgan; ishlab chiqaruvchi aloqasiz umumiy topshiriqlar o‘rniga shu matematik qamrovni tavsiya qiladi. Instruct nashri suhbatli ko‘rsatma formatiga mo‘ljallangan, Qwen2.5-Math-7B esa davom ettirish, bir necha misolli inferens va keyingi qo‘shimcha o‘qitish uchun ishlatiladigan alohida bazaviy nashr.
Model hujjatlashtirilgan ikki yondashuvni qo‘llaydi: Chain-of-Thought (CoT) va Tool-integrated Reasoning (TIR). CoT yechimni yozma qadamlar ketma-ketligi orqali rivojlantiradi. Ishlab chiqaruvchi CoT aniq hisoblash va murakkab matematik yoki algoritmik masalalarda qiynalishi mumkinligini aytadi; TIR aniq hisoblash va ramziy ishni yaxshilashga mo‘ljallangan. TIR tabiiy tildagi mulohazani hisoblash, ramziy operatsiyalar yoki algoritmik ish dasturlari bilan birlashtiradi. Sonli hisob izoh kabi muhim bo‘lgan masalada bu farq ahamiyatli. Ishlab chiqaruvchi TIR’ni mahalliy kod bajarilishi bilan namoyish etadi: ulangan interpretator dastur hisoblarini bajaradi, mulohaza jarayoni esa natijalardan foydalanadi. Faqat dasturga tayangan mulohaza so‘rovi dasturni bajarmaydi.
Matematik ixtisoslashuv keyingi o‘qitishda xitoycha va inglizcha ko‘rsatma ma’lumotlari hamda vosita bilan birlashgan mulohaza ma’lumotlarini o‘z ichiga oladi. E’lon qilingan 7B-Instruct konfiguratsiyasi 4,096 tokenli pozitsion oynani belgilaydi. Zarur ta’riflar va oraliq ish bilan aniq masala bayonini tayyorlang, yakuniy yechimga joy qoldiring. Modelning hujjatlashtirilgan kirishi va chiqishi matn bo‘lgani uchun tegishli ifodalar, shartlar va chizma yorliqlarini yozma shaklda bering.
Yechim bosqichlarini ko‘rsatish uchun to‘liq savol, ma’lum qiymatlar, har bir o‘zgaruvchining sohasi va nima topilishi yoki isbotlanishini bering. Tanlangan usul, asoslangan almashtirishlar va yakuniy natijani kerakli belgilashlarda so‘rang. Ishlab chiqaruvchi misollari bosqichma-bosqich mulohaza promptini modeldan mulohazani dasturlar bilan birlashtirishni so‘raydigan promptdan ajratadi; ikkalasi yakuniy javobni LaTeX shakli \\boxed{} da talab qiladi. Masalaga qarab aniq ramziy javob yoki belgilangan aniqlikdagi sonli natijani ko‘rsatishingiz mumkin.
O‘qitish yoki tekshirish jarayonida o‘quvchining oraliq qadamlarini kiriting va tekshirilishi kerak bo‘lgan nuqtani belgilang. Namunaviy topshiriq — taklif etilgan ikki algebraik almashtirishni taqqoslash, har biri qaysi shartda to‘g‘riligini tushuntirish va topilgan qiymatni asl tenglamaga qayta qo‘yish. Bir necha holatli masalalarda ruxsat etilgan oraliqlarni belgilang va har bir holatni aniq ko‘rib chiqishni so‘rang. Bu konkret tekshiruv artefaktini yaratadi: masala, taklif etilgan usul, tekshiriladigan qadamlar va dastlabki shartlar bilan tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy javob.
Matematik jarayoningiz interpretatorni o‘z ichiga olsa, dastur bajarishi kerak bo‘lgan hisobni belgilang va haqiqiy natijani izoh bilan saqlang. Taklif etilgan dastur va bajarilgan hisob orasidagi farqni chiqishda ko‘rinadigan tuting. Faqat matnli mashqda yozma keltirib chiqarish va alohida o‘rniga qo‘yish tekshiruvini so‘rang. Bu ko‘rsatmalar har bir masalani cheklanmagan suhbatga aylantirmasdan modelning matematik ixtisosidan foydalanadi.
", "aboutText": "Qwen2.5-Math-7B-Instruct — Alibaba’ning matematik masalalarni yechish uchun ko‘rsatmalarga moslashtirilgan 7B modeli. U matnli masalani olib, yozma yechim yaratadi. Qwen2.5-Math turkumi ingliz va xitoy tillaridagi matematikaga qaratilgan; ishlab chiqaruvchi aloqasiz umumiy topshiriqlar o‘rniga shu matematik qamrovni tavsiya qiladi. Instruct nashri suhbatli ko‘rsatma formatiga mo‘ljallangan, Qwen2.5-Math-7B esa davom ettirish, bir necha misolli inferens va keyingi qo‘shimcha o‘qitish uchun ishlatiladigan alohida bazaviy nashr.\n\nModel hujjatlashtirilgan ikki yondashuvni qo‘llaydi: Chain-of-Thought (CoT) va Tool-integrated Reasoning (TIR). CoT yechimni yozma qadamlar ketma-ketligi orqali rivojlantiradi. Ishlab chiqaruvchi CoT aniq hisoblash va murakkab matematik yoki algoritmik masalalarda qiynalishi mumkinligini aytadi; TIR aniq hisoblash va ramziy ishni yaxshilashga mo‘ljallangan. TIR tabiiy tildagi mulohazani hisoblash, ramziy operatsiyalar yoki algoritmik ish dasturlari bilan birlashtiradi. Sonli hisob izoh kabi muhim bo‘lgan masalada bu farq ahamiyatli. Ishlab chiqaruvchi TIR’ni mahalliy kod bajarilishi bilan namoyish etadi: ulangan interpretator dastur hisoblarini bajaradi, mulohaza jarayoni esa natijalardan foydalanadi. Faqat dasturga tayangan mulohaza so‘rovi dasturni bajarmaydi.\n\nMatematik ixtisoslashuv keyingi o‘qitishda xitoycha va inglizcha ko‘rsatma ma’lumotlari hamda vosita bilan birlashgan mulohaza ma’lumotlarini o‘z ichiga oladi. E’lon qilingan 7B-Instruct konfiguratsiyasi 4,096 tokenli pozitsion oynani belgilaydi. Zarur ta’riflar va oraliq ish bilan aniq masala bayonini tayyorlang, yakuniy yechimga joy qoldiring. Modelning hujjatlashtirilgan kirishi va chiqishi matn bo‘lgani uchun tegishli ifodalar, shartlar va chizma yorliqlarini yozma shaklda bering.\n\nYechim bosqichlarini ko‘rsatish uchun to‘liq savol, ma’lum qiymatlar, har bir o‘zgaruvchining sohasi va nima topilishi yoki isbotlanishini bering. Tanlangan usul, asoslangan almashtirishlar va yakuniy natijani kerakli belgilashlarda so‘rang. Ishlab chiqaruvchi misollari bosqichma-bosqich mulohaza promptini modeldan mulohazani dasturlar bilan birlashtirishni so‘raydigan promptdan ajratadi; ikkalasi yakuniy javobni LaTeX shakli \\boxed{} da talab qiladi. Masalaga qarab aniq ramziy javob yoki belgilangan aniqlikdagi sonli natijani ko‘rsatishingiz mumkin.\n\nO‘qitish yoki tekshirish jarayonida o‘quvchining oraliq qadamlarini kiriting va tekshirilishi kerak bo‘lgan nuqtani belgilang. Namunaviy topshiriq — taklif etilgan ikki algebraik almashtirishni taqqoslash, har biri qaysi shartda to‘g‘riligini tushuntirish va topilgan qiymatni asl tenglamaga qayta qo‘yish. Bir necha holatli masalalarda ruxsat etilgan oraliqlarni belgilang va har bir holatni aniq ko‘rib chiqishni so‘rang. Bu konkret tekshiruv artefaktini yaratadi: masala, taklif etilgan usul, tekshiriladigan qadamlar va dastlabki shartlar bilan tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy javob.\n\nMatematik jarayoningiz interpretatorni o‘z ichiga olsa, dastur bajarishi kerak bo‘lgan hisobni belgilang va haqiqiy natijani izoh bilan saqlang. Taklif etilgan dastur va bajarilgan hisob orasidagi farqni chiqishda ko‘rinadigan tuting. Faqat matnli mashqda yozma keltirib chiqarish va alohida o‘rniga qo‘yish tekshiruvini so‘rang. Bu ko‘rsatmalar har bir masalani cheklanmagan suhbatga aylantirmasdan modelning matematik ixtisosidan foydalanadi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Check an algebraic cancellation against its domain\n\nSolve (x squared - 9) divided by (x - 3) = 6 over the real numbers. State the original domain restriction before simplifying, show the algebra and check any candidate against the original expression. Finish with the solution set. Use a written derivation only; no calculator or interpreter is available.A domain restriction, justified simplification, candidate check and separate final solution set.The cancelled factor's restriction x != 3 survives, so an excluded candidate is not accepted as a solution.qwen2.5-math-7b-instructAlibaba’ning inglizcha va xitoycha masalalar uchun koʻrsatmalarga moslashtirilgan 7B matematik modeli. U qadam-baqadam matnli mulohaza va vositaga ulangan mulohazani qoʻllaydi; interpretator ulanganida tushuntirishlarni dasturlar bilan birlashtiradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen2.5-Math-7B-Instruct — Alibaba’ning matematik masalalarni yechish uchun ko‘rsatmalarga moslashtirilgan 7B modeli. U matnli masalani olib, yozma yechim yaratadi. Qwen2.5-Math turkumi ingliz va xitoy tillaridagi matematikaga qaratilgan; ishlab chiqaruvchi aloqasiz umumiy topshiriqlar o‘rniga shu matematik qamrovni tavsiya qiladi. Instruct nashri suhbatli ko‘rsatma formatiga mo‘ljallangan, Qwen2.5-Math-7B esa davom ettirish, bir necha misolli inferens va keyingi qo‘shimcha o‘qitish uchun ishlatiladigan alohida bazaviy nashr.
Model hujjatlashtirilgan ikki yondashuvni qo‘llaydi: Chain-of-Thought (CoT) va Tool-integrated Reasoning (TIR). CoT yechimni yozma qadamlar ketma-ketligi orqali rivojlantiradi. Ishlab chiqaruvchi CoT aniq hisoblash va murakkab matematik yoki algoritmik masalalarda qiynalishi mumkinligini aytadi; TIR aniq hisoblash va ramziy ishni yaxshilashga mo‘ljallangan. TIR tabiiy tildagi mulohazani hisoblash, ramziy operatsiyalar yoki algoritmik ish dasturlari bilan birlashtiradi. Sonli hisob izoh kabi muhim bo‘lgan masalada bu farq ahamiyatli. Ishlab chiqaruvchi TIR’ni mahalliy kod bajarilishi bilan namoyish etadi: ulangan interpretator dastur hisoblarini bajaradi, mulohaza jarayoni esa natijalardan foydalanadi. Faqat dasturga tayangan mulohaza so‘rovi dasturni bajarmaydi.
Matematik ixtisoslashuv keyingi o‘qitishda xitoycha va inglizcha ko‘rsatma ma’lumotlari hamda vosita bilan birlashgan mulohaza ma’lumotlarini o‘z ichiga oladi. E’lon qilingan 7B-Instruct konfiguratsiyasi 4,096 tokenli pozitsion oynani belgilaydi. Zarur ta’riflar va oraliq ish bilan aniq masala bayonini tayyorlang, yakuniy yechimga joy qoldiring. Modelning hujjatlashtirilgan kirishi va chiqishi matn bo‘lgani uchun tegishli ifodalar, shartlar va chizma yorliqlarini yozma shaklda bering.
Yechim bosqichlarini ko‘rsatish uchun to‘liq savol, ma’lum qiymatlar, har bir o‘zgaruvchining sohasi va nima topilishi yoki isbotlanishini bering. Tanlangan usul, asoslangan almashtirishlar va yakuniy natijani kerakli belgilashlarda so‘rang. Ishlab chiqaruvchi misollari bosqichma-bosqich mulohaza promptini modeldan mulohazani dasturlar bilan birlashtirishni so‘raydigan promptdan ajratadi; ikkalasi yakuniy javobni LaTeX shakli \\boxed{} da talab qiladi. Masalaga qarab aniq ramziy javob yoki belgilangan aniqlikdagi sonli natijani ko‘rsatishingiz mumkin.
O‘qitish yoki tekshirish jarayonida o‘quvchining oraliq qadamlarini kiriting va tekshirilishi kerak bo‘lgan nuqtani belgilang. Namunaviy topshiriq — taklif etilgan ikki algebraik almashtirishni taqqoslash, har biri qaysi shartda to‘g‘riligini tushuntirish va topilgan qiymatni asl tenglamaga qayta qo‘yish. Bir necha holatli masalalarda ruxsat etilgan oraliqlarni belgilang va har bir holatni aniq ko‘rib chiqishni so‘rang. Bu konkret tekshiruv artefaktini yaratadi: masala, taklif etilgan usul, tekshiriladigan qadamlar va dastlabki shartlar bilan tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy javob.
Matematik jarayoningiz interpretatorni o‘z ichiga olsa, dastur bajarishi kerak bo‘lgan hisobni belgilang va haqiqiy natijani izoh bilan saqlang. Taklif etilgan dastur va bajarilgan hisob orasidagi farqni chiqishda ko‘rinadigan tuting. Faqat matnli mashqda yozma keltirib chiqarish va alohida o‘rniga qo‘yish tekshiruvini so‘rang. Bu ko‘rsatmalar har bir masalani cheklanmagan suhbatga aylantirmasdan modelning matematik ixtisosidan foydalanadi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen2.5-math-7b-instruct | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000286 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.000572 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2.5-math-7b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen2.5-math-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen2.5-math-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra qwen2.5-math-7b-instruct
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
qwen2.5-math-7b-instructAlibaba’ning inglizcha va xitoycha masalalar uchun koʻrsatmalarga moslashtirilgan 7B matematik modeli. U qadam-baqadam matnli mulohaza va vositaga ulangan mulohazani qoʻllaydi; interpretator ulanganida tushuntirishlarni dasturlar bilan birlashtiradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen2.5-Math-7B-Instruct — Alibaba’ning matematik masalalarni yechish uchun ko‘rsatmalarga moslashtirilgan 7B modeli. U matnli masalani olib, yozma yechim yaratadi. Qwen2.5-Math turkumi ingliz va xitoy tillaridagi matematikaga qaratilgan; ishlab chiqaruvchi aloqasiz umumiy topshiriqlar o‘rniga shu matematik qamrovni tavsiya qiladi. Instruct nashri suhbatli ko‘rsatma formatiga mo‘ljallangan, Qwen2.5-Math-7B esa davom ettirish, bir necha misolli inferens va keyingi qo‘shimcha o‘qitish uchun ishlatiladigan alohida bazaviy nashr.
Model hujjatlashtirilgan ikki yondashuvni qo‘llaydi: Chain-of-Thought (CoT) va Tool-integrated Reasoning (TIR). CoT yechimni yozma qadamlar ketma-ketligi orqali rivojlantiradi. Ishlab chiqaruvchi CoT aniq hisoblash va murakkab matematik yoki algoritmik masalalarda qiynalishi mumkinligini aytadi; TIR aniq hisoblash va ramziy ishni yaxshilashga mo‘ljallangan. TIR tabiiy tildagi mulohazani hisoblash, ramziy operatsiyalar yoki algoritmik ish dasturlari bilan birlashtiradi. Sonli hisob izoh kabi muhim bo‘lgan masalada bu farq ahamiyatli. Ishlab chiqaruvchi TIR’ni mahalliy kod bajarilishi bilan namoyish etadi: ulangan interpretator dastur hisoblarini bajaradi, mulohaza jarayoni esa natijalardan foydalanadi. Faqat dasturga tayangan mulohaza so‘rovi dasturni bajarmaydi.
Matematik ixtisoslashuv keyingi o‘qitishda xitoycha va inglizcha ko‘rsatma ma’lumotlari hamda vosita bilan birlashgan mulohaza ma’lumotlarini o‘z ichiga oladi. E’lon qilingan 7B-Instruct konfiguratsiyasi 4,096 tokenli pozitsion oynani belgilaydi. Zarur ta’riflar va oraliq ish bilan aniq masala bayonini tayyorlang, yakuniy yechimga joy qoldiring. Modelning hujjatlashtirilgan kirishi va chiqishi matn bo‘lgani uchun tegishli ifodalar, shartlar va chizma yorliqlarini yozma shaklda bering.
Yechim bosqichlarini ko‘rsatish uchun to‘liq savol, ma’lum qiymatlar, har bir o‘zgaruvchining sohasi va nima topilishi yoki isbotlanishini bering. Tanlangan usul, asoslangan almashtirishlar va yakuniy natijani kerakli belgilashlarda so‘rang. Ishlab chiqaruvchi misollari bosqichma-bosqich mulohaza promptini modeldan mulohazani dasturlar bilan birlashtirishni so‘raydigan promptdan ajratadi; ikkalasi yakuniy javobni LaTeX shakli \\boxed{} da talab qiladi. Masalaga qarab aniq ramziy javob yoki belgilangan aniqlikdagi sonli natijani ko‘rsatishingiz mumkin.
O‘qitish yoki tekshirish jarayonida o‘quvchining oraliq qadamlarini kiriting va tekshirilishi kerak bo‘lgan nuqtani belgilang. Namunaviy topshiriq — taklif etilgan ikki algebraik almashtirishni taqqoslash, har biri qaysi shartda to‘g‘riligini tushuntirish va topilgan qiymatni asl tenglamaga qayta qo‘yish. Bir necha holatli masalalarda ruxsat etilgan oraliqlarni belgilang va har bir holatni aniq ko‘rib chiqishni so‘rang. Bu konkret tekshiruv artefaktini yaratadi: masala, taklif etilgan usul, tekshiriladigan qadamlar va dastlabki shartlar bilan tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy javob.
Matematik jarayoningiz interpretatorni o‘z ichiga olsa, dastur bajarishi kerak bo‘lgan hisobni belgilang va haqiqiy natijani izoh bilan saqlang. Taklif etilgan dastur va bajarilgan hisob orasidagi farqni chiqishda ko‘rinadigan tuting. Faqat matnli mashqda yozma keltirib chiqarish va alohida o‘rniga qo‘yish tekshiruvini so‘rang. Bu ko‘rsatmalar har bir masalani cheklanmagan suhbatga aylantirmasdan modelning matematik ixtisosidan foydalanadi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen2.5-math-7b-instruct | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000286 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.000572 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "qwen2.5-math-7b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen2.5-math-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen2.5-math-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra qwen2.5-math-7b-instruct
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Check an algebraic cancellation against its domain\n\nSolve (x squared - 9) divided by (x - 3) = 6 over the real numbers. State the original domain restriction before simplifying, show the algebra and check any candidate against the original expression. Finish with the solution set. Use a written derivation only; no calculator or interpreter is available.A domain restriction, justified simplification, candidate check and separate final solution set.The cancelled factor's restriction x != 3 survives, so an excluded candidate is not accepted as a solution.